SQL中如何用AND連接不等于條件 多條件AND連接的寫法

在sql中用and連接不等于條件是通過where子句結(jié)合多個不等于運算符（如或!=）來篩選同時滿足多個排除條件的記錄，具體寫法為使用and連接每個不等于條件；例如：select * from products where category ‘electronics’ and price

SQL中用 AND 連接不等于條件，就是把多個“不等于”的條件像搭積木一樣組合起來，篩選出同時滿足這些條件的記錄。簡單來說，就是告訴數(shù)據(jù)庫：“嘿，把那些既不等于A，又不等于B，還不等于C的數(shù)據(jù)給我找出來！”

解決方案

sql語句的核心在于 WHERE 子句，AND 運算符則負責(zé)連接多個條件。對于“不等于”，我們通常使用 或者 != 運算符。所以，連接多個不等于條件的寫法就是：

SELECT * FROM table_name WHERE column1 <> value1 AND column2 != value2 AND column3 <> value3;

這里，table_name 是你的表名，column1, column2, column3 是你要進行判斷的列名，value1, value2, value3 則是你要排除的值。

舉個例子，假設(shè)你有一個 products 表，包含 product_id, product_name, category 和 price 字段。你想找出所有 category 不是 ‘Electronics’，且 price 不高于 100 的產(chǎn)品，SQL 語句可以這么寫：

SELECT * FROM products WHERE category <> 'Electronics' AND price <= 100;

注意：不同數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)可能對不等于運算符的寫法略有差異，有些可能只支持 ，有些則兩者都支持。

如何優(yōu)化包含多個AND不等于條件的SQL查詢性能？

優(yōu)化這類查詢，主要從以下幾個方面入手：

1. 索引： 確保 WHERE 子句中涉及的列都有合適的索引。索引就像書的目錄，能讓數(shù)據(jù)庫快速定位到符合條件的記錄，避免全表掃描。如果 category 和 price 列經(jīng)常用于查詢，可以考慮在這兩列上創(chuàng)建索引。創(chuàng)建索引的語句類似這樣：

   CREATE INDEX idx_category ON products (category); CREATE INDEX idx_price ON products (price);

   但是，過多的索引也會降低寫入性能，所以需要權(quán)衡。

2. 查詢順序： AND 連接的條件，數(shù)據(jù)庫會按照一定的順序執(zhí)行。通常，把能過濾掉最多數(shù)據(jù)的條件放在前面，可以減少后續(xù)條件的計算量。例如，如果 ‘Electronics’ 類的產(chǎn)品數(shù)量遠大于價格高于 100 的產(chǎn)品，那么先把 category ‘Electronics’ 放在前面會更有效率。

3. 避免函數(shù)和計算： 在 WHERE 子句中，盡量避免對列進行函數(shù)操作或計算。例如，不要寫成 WHERE UPPER(category) ‘ELECTRONICS’，這樣會導(dǎo)致索引失效。如果必須進行函數(shù)操作，可以考慮創(chuàng)建函數(shù)索引。

4. 分區(qū)表： 如果表非常大，可以考慮使用分區(qū)表。將表按照某個規(guī)則分成多個小表，查詢時只需掃描相關(guān)的分區(qū)，提高查詢效率。

5. 數(shù)據(jù)類型： 確保比較的值的數(shù)據(jù)類型與列的數(shù)據(jù)類型一致。例如，如果 price 列是數(shù)字類型，就不要用字符串 ‘100’ 來比較，而是直接用數(shù)字 100。

6. 避免 OR 轉(zhuǎn)換為 AND： 有時候，復(fù)雜的查詢可以用 OR 連接多個條件，但 OR 的效率通常不如 AND。可以嘗試將 OR 轉(zhuǎn)換為 AND，例如：

   WHERE A 1 OR A 2 可以轉(zhuǎn)換為 WHERE A NOT IN (1, 2)。

多條件AND連接在復(fù)雜SQL查詢中的應(yīng)用場景有哪些？

AND 連接多個不等于條件，在實際應(yīng)用中非常常見，尤其是在需要精確篩選數(shù)據(jù)的場景下。

1. 數(shù)據(jù)清洗： 在數(shù)據(jù)清洗過程中，經(jīng)常需要排除一些無效或錯誤的數(shù)據(jù)。例如，排除 status 不為 ‘Active’、Pending’、’Shipped’ 的訂單，排除 email 不包含 ‘@’ 和 ‘.’ 的用戶。

2. 報表生成： 在生成報表時，可能需要根據(jù)多個維度進行篩選。例如，生成過去一個月內(nèi)，category 不是 ‘Electronics’ 或 ‘Books’，且 region 不是 ‘North’ 的訂單報表。

3. 權(quán)限控制： 在權(quán)限控制系統(tǒng)中，可能需要根據(jù)用戶的角色和權(quán)限，篩選出用戶可以訪問的數(shù)據(jù)。例如，只允許 role 不是 ‘Admin’ 或 ‘SuperAdmin’ 的用戶，訪問 level 不高于 3 的數(shù)據(jù)。

4. 異常檢測： 在異常檢測系統(tǒng)中，可能需要根據(jù)多個指標，篩選出異常數(shù)據(jù)。例如，篩選出 temperature 不在正常范圍 (20-30)，且 humidity 不在正常范圍 (40-60) 的數(shù)據(jù)。

5. 業(yè)務(wù)規(guī)則： 很多業(yè)務(wù)規(guī)則都需要多個條件同時滿足才能生效。例如，只有當 age 不小于 18，且 country 不是 ‘USA’，且 has_license 為 True 時，才能購買特定商品。

如何避免SQL查詢中AND連接不等于條件時常犯的錯誤？

1. 邏輯錯誤： 最常見的錯誤是邏輯上的錯誤。例如，錯誤地使用了 OR 代替 AND，或者錯誤地使用了 代替 =。在編寫 SQL 語句時，一定要仔細推敲邏輯，確保條件之間的關(guān)系正確。

2. 數(shù)據(jù)類型不匹配： 如果比較的值的數(shù)據(jù)類型與列的數(shù)據(jù)類型不匹配，可能會導(dǎo)致查詢結(jié)果不正確，甚至報錯。例如，將字符串與數(shù)字進行比較，或者將日期與時間戳進行比較。

3. NULL 值處理： NULL 值是一個特殊的值，表示未知或缺失。在 SQL 中，不能直接使用 = 或 來判斷一個值是否為 NULL。需要使用 IS NULL 或 IS NOT NULL。例如，要排除 email 為 NULL 的用戶，應(yīng)該使用 WHERE email IS NOT NULL，而不是 WHERE email NULL。

4. 運算符優(yōu)先級： SQL 運算符有優(yōu)先級之分。如果不確定優(yōu)先級，可以使用括號來明確運算順序。例如，WHERE A = 1 AND B = 2 OR C = 3 可能會產(chǎn)生歧義，應(yīng)該使用 WHERE (A = 1 AND B = 2) OR C = 3 或 WHERE A = 1 AND (B = 2 OR C = 3)。

5. 性能問題： 編寫低效的 SQL 語句可能會導(dǎo)致查詢速度很慢。例如，沒有使用索引，或者在 WHERE 子句中使用了復(fù)雜的函數(shù)。可以使用數(shù)據(jù)庫的性能分析工具來找出瓶頸，并進行優(yōu)化。

6. SQL 注入： 如果 SQL 語句中包含用戶輸入，一定要注意 SQL 注入的風(fēng)險。應(yīng)該使用參數(shù)化查詢或預(yù)編譯語句來避免 SQL 注入。

7. 數(shù)據(jù)庫兼容性： 不同的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)可能對 SQL 語法有不同的支持。例如，有些數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)使用 表示不等于，有些則使用 !=。在編寫 SQL 語句時，一定要注意數(shù)據(jù)庫的兼容性。